자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항 데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 특정 시간이 지난 후의 혼잡도를 예측하는 시스템을 개발하고자 한다.
자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 현재 시점부터 2주후 미래까지의 항로 혼잡도를 예측하고, 정확도를 제시한다.
본 연구에서는 계절별 혼잡도 변화를 검토하기 위해 1년 동안의 주요 연안 통항로 및 항만 입출항로를 대상으로 계절별 기상특보가 발효되지 않은 1주일간의 GICOMS Data를 바탕으로 혼잡도 평가를 실시하였다. 그 결과 시간당 평균 혼잡도의 계절별 차이는 최대 약 11 %, 평균 약 3.5 %, 피크시간 혼잡도의 계절별 차이는 최대 약 82 %, 평균 약 30 %를 보이는 것으로 분석되었다. 향후 혼잡도 평가시에 이러한 계절별 혼잡도 변화를 감안하여야 하며, 특히 해상교통안전진단에서의 평가 시에는 이러한 계절별 차이가 존재하므로 혼잡여부에 대한 해상교통 안전대책 마련에 더욱 주의를 기울여야 할 것이다.
해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.
입출항 선박의 증가와 선박의 대형화로 인하여 두 선박간의 항법규정을 기본으로 하는 해상충돌예방규칙 등 기존의 규정만으로는 연안해역과 항만의 출입항로에서 안전하고 원활한 해상교통을 기대하기 어렵게 되었다. 낚시 유어선과 항내운항선박 등 혼잡요인이 많은 항만의 항로환경을 해상교통공학적인 방법으로 연구하여 출입항 선박들의 혼잡을 감소하고 어선 및 어장의 간섭을 줄일 수 있는 시스템을 마련하여야 한다. 항로와 정박지, 교통안전특정해역, 항행보조시설 등 하드웨어 개선뿐만 아니라 소프트웨어라고 할 수 있는 도선사 승하선 구간의 해도표시, 출입항 선박간의 방향별 집단관리로 등으로 혼잡을 정리하는 개선이 필요하다. 항로의 혼잡과 위해요소의 감소 및 어민 등 항로주변 수역 이해관계의 조율에 기여할 수 있는 이러한 연구가 현실에 부합하기 위해서는 현장에서 항로를 이용하는 전문가의 축적된 경험을 바탕으로 연구함이 효과적이다.
해상교통 관제구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측할 수 있다면 보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 해상교통관제 관점에서 선박 교통 혼잡을 정의하였으며, 항적 데이터를 이용하여 교통 네트워크를 생성하고, 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실해역 데이터(대산항 VTS)와 예측 결과를 비교 분석하였으며, 이를 통해 제안하는 방법이 관제 지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.
최근 우리나라 연안해역은 선박교통 용량의 대형화로 해상교통이 폭주하고 있다. 이러한 교통혼잡은 연안해역에 대해 인명, 재산, 환경오염등의 심각한 해양사고를 야기한다. 본 연구에서는 우리나라 연안의 해양사고를 확률적으로 분석한다. 본 연구의 수행을 위해 해상교통 용량과 기상조건, 해양사고등의 다양한 연관성을 기반으로 원인을 분석하였다. 그리고 해양사고의 형태를 선박의 크기, 선령, 선종등 다양한 관점에서 분류하고 세부적으로 분석하였다.
최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.
해상교통관제센터(VTS)는 해상 안전과 선박교통효율을 위해 우리나라 주요 항만 및 연안해역에서 운용중이다. 우리나라 VTS는 외국항만 VTS에 비해 1인당 담당 관제면적이 넓으며, 최근 VTS 구역 추가 확대로 기존 관제사의 담당구역이 기존보다 더욱 확대되어 관제사의 집중관제와 선박교통관리 어려움이 더욱 증가되고 있다. 이에 따라 VTS 구역의 효율적인 운영과 VTS 인력 확보를 위한 정량적인 관제석 수 산출이 필요하다. 본 연구에서는 VTS에서 수집중인 선박교통 및 선박교신 데이터를 이용하여 VTS 구역 적정 관제석 산출방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 VTS 구역에서 운항하는 모든 선박의 모니터링 시간, VHF 교신에 대하여 관제 업무(task)항목, 출현빈도, 소요시간을 정의하고, 단위시간동안 각 관제 task별 소요시간을 계산하여 관제석 수를 계산한다. 제안한 방법을 여수VTS 해역의 VTS데이터에 적용하여 적정 VTS 관제석 수, 시간대별 관제석 수 변화를 분석하였다. 분석 결과 혼잡시간대 필요 관제석이 4-5 석이 필요로 한 것으로 분석되었다.
이 연구는 남해안 중부해역의 여름철 전 후 단계를 나누어서 6월부터 10월까지의 2004-2006년 장기간 해양환경 모니터링 및 식물플랑크톤 군집구조를 파악함과 아울러, Cochlodinium 적조발생에 관한 해석에 이용되고자 하는 것이다. 조사해역은 득량만, 고흥연안, 여자만, 가막만, 광양만, 여수연안, 남해연안으로 총 16개 정점이다. 수온은 $19-29^{\circ}C$ 범위로 여름철 여자만에서 두 정점 모두 가장 높은 $29^{\circ}C,\;27^{\circ}C$를 나타내었다. 그러나 8월을 제외한 6월, 7월, 9월, 10월에는 조사정점에 관계없이 큰 차이를 보여주지 않았다. 염분도는 7월과 8월에 여자만과 광양만에서 다른 조사해역에 비하여 약 5-6 정도 낮은 25-27를 나타내었다. 클로로필의 경우도 7월과 8월에 각 조사해역별 큰 차이를 보이고 있다. 특히 광양만은 최고 5배 정도 많은 $15{\mu}gl^{-1}$까지 보였다. 투명도는 수온, 염분도, 클로로필과 다르게 조사기간 동안 해역에 관계없이 거의 비슷한 수준인 2-5m 정도로 보여주고 있다. 용존무기질소도 조사해역 중 광양만의 경우 7월과 8월에 가장 높은 $0.53mgl^{-1}$까지 보여 10배 정도까지 차이를 보였으나, 용존무기인 상대적으로 큰 차이를 나타내지 못하고 있다. 용존무기질소와 클로로필의 관계를 보면 7월에는 임의 상관성을 보여 클로로필의 증가에 따른 용존무기질소가 급속히 소모됨을 알 수 있지만, 8월에는 거의 오히려 양의 상관성을 보여주고 있다. 식물플랑크톤의 평균 세포수는 7월과 8월에 500 cells $ml^{-1}$까지 나타내었고, 대부분 규조류의 비율이 60% 이상 출현되었으나, 8월에 와편모조류의 점유율이 20-30%까지 보였다. 우점종으로는 Skeletonema costatum이 2004년부터 2006년까지 전 해역에 걸쳐 가장 많이 출현되었다. 각 해역별에 출현하는 식물 플라크톤의 집괴분석에 따르면 상호 혼잡되어 분포 되는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 보면 여름철에 가장 큰 해양환경 변화를 보였고, 식물플랑크톤 중 S. costatum은 남해연안의 대표적인 기초생산 종으로 간주된다. 특히 여름철 Cochlodinium 적조는 득량, 가막, 고흥, 여수, 남해해역에서 3년 동안 계속해서 발생된 반면, 여자만과 광양만은 전혀 나타나지 않았다. 뚜렷한 차이점은 용존무기질소 Cochlodinium 적조 형성을 위한 요구량은 수중에 풍부하게 존재하고 있기보다는, 미량이라도 충분히 적조를 유발시키고, 외해역에서도 발생될 수 있다는 뒷받침을 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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